不同样本数的混沌负荷序列短期预测性能分析

• 作者: 张琴 张艳 汪昆
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌时序 电力负荷 短期预测 预测方法 样本数目
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 528-531
• 页数: 4页
• 分类号: TM714
• 字数: 4141字
• 语种: 中文

摘要

电力负荷受众多因素的共同作用表现为复杂不规则的混沌规律,须采取合适的方法才能获得准确的短期负荷预测值.考虑因训练样本数目的不同而产生迥异的预测效果,先以经典混沌时间序列为例,比较训练样本数目从10变化到2 000时的各预测方法性能.仿真结果表明,经典混沌方法对小数目训练样本效果明显,随着样本数目的增多,智能混沌方法的优势渐显,其中最小二乘支持向量机有优异的预测精度和运算速度,且较神经网络对样本数目的依赖性小.欧洲智能技术网络(EUNITE)预测结果表明,最小二乘支持向量机能灵敏捕获小样本混沌电力负荷的变化规律,有效提高了短期电力负荷的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张琴		6	2	1.0	1.0
2	汪昆		2	0	0.0	0.0
3	张艳		22	46	4.0	5.0